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深度学习驱动的焊接质量控制增益：预测珠焊中的焊接深度和气孔体积
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过概率扩散框架的生成性深度学习模型，实现了低保真度模拟信息向高保真度对应物的映射，无需多次高保真度模拟分析。通过二维扩散模型，展示了熔化过程的关键度量在真实模拟数据和扩散模型输出之间的保持，并在低保真度输入数据的基础上预测了熔池深度，分析时间降低了两个数量级。
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关键要点
- 开发了基于概率扩散框架的生成性深度学习模型。
- 实现了低保真度模拟信息向高保真度对应物的映射，无需多次高保真度模拟分析。
- 通过二维扩散模型放大粗粒度模拟的熔池横截面空间。
- 展示了熔化过程的关键度量在真实模拟数据和扩散模型输出之间的保持。
- 在低保真度输入数据的基础上预测了3微米的熔池深度。
- 分析时间降低了两个数量级。
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